基于多維視角的陜南城市低碳經(jīng)濟綜合評價

楊　剛

(陜西理工學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院， 陜西 漢中 723000)

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基于多維視角的陜南城市低碳經(jīng)濟綜合評價

楊剛

(陜西理工學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院， 陜西 漢中 723000)

[摘要]構(gòu)建了低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)體系，采用模糊隸屬度函數(shù)法對體系中的指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。分別用主成分分析法、層次分析法確定指標(biāo)體系中各指標(biāo)層、各子系統(tǒng)的權(quán)重，采用線性加權(quán)和函數(shù)法建立指標(biāo)體系評價模型對2007—2012年這6年的陜南城市低碳經(jīng)濟各子系統(tǒng)、各城市分別進(jìn)行了縱向評價，最后對6年的陜南城市低碳經(jīng)濟發(fā)展水平進(jìn)行了總體評價，并用多重折線圖清晰地展示了這些結(jié)果，從而較全面地對陜南城市低碳經(jīng)濟發(fā)展水平進(jìn)行了橫向(空間尺度)和縱向(時間尺度)的比較。

[關(guān)鍵詞]低碳經(jīng)濟；主成分分析；層次分析；模糊隸屬度函數(shù)；多重折線圖

低碳城市就是以低碳經(jīng)濟為發(fā)展模式、以低碳生活和社會為建設(shè)目的，通過優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、節(jié)能減排、循環(huán)利用，最大限度減少溫室氣體排放，建立資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會，建設(shè)一個良性可持續(xù)的能源生態(tài)體系[1]。自2003年英國提出發(fā)展低碳經(jīng)濟以來，國內(nèi)許多領(lǐng)域的學(xué)者對之進(jìn)行了較廣泛的研究，其中圍繞城市低碳經(jīng)濟綜合評價方面的研究成果有：李曉燕等[2](2010)建立了城市低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)體系并采用模糊層次分析法和主成分分析法對4個中央直轄市進(jìn)行了城市低碳經(jīng)濟綜合評價；談琦[3](2011)建立了城市低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)體系并采用因子分析法對南京、上海進(jìn)行了城市低碳經(jīng)濟綜合評價和對比分析；肖翠仙等[4](2011)在城市低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)體系中，運用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)數(shù)，然后綜合評價了廣西梧州市的低碳經(jīng)濟，并提出發(fā)展建議等。這些研究中大多存在如下缺點：有的確定權(quán)重的方法單一，從而導(dǎo)致指標(biāo)權(quán)重的確定不夠準(zhǔn)確、客觀；有的僅僅研究某年低碳經(jīng)濟，研究成果難以反映區(qū)域低碳經(jīng)濟的實際發(fā)展情況；有的在低碳經(jīng)濟評價時角度單一，研究成果不夠全面、深入等。本研究采用層次分析法、主成份分析法分別確定各層權(quán)重，并用線性加權(quán)和函數(shù)法研究陜南連續(xù)6年的低碳經(jīng)濟情況，最后從縱向、橫向等角度用多重折線圖展示了陜南低碳經(jīng)濟發(fā)展總體情況和規(guī)律。

1低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

為了對城市的低碳經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀作出正確評價，需要建立一套設(shè)計合理、操作簡便、符合特定地域?qū)嶋H情況的低碳城市評價指標(biāo)體系。該體系的最高綜合指數(shù)為低碳城市綜合發(fā)展度，用來評價一個城市低碳經(jīng)濟的綜合水平，它包含經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)、科技發(fā)展指數(shù)、環(huán)境發(fā)展指數(shù)和社會發(fā)展指數(shù)。在相關(guān)原則和理論的指導(dǎo)下，建立的低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)體系如表1所示[5-6]。指標(biāo)中“居民消費價格指數(shù)”、“萬元GDP能耗”和“能耗消費彈性系數(shù)”這3個指標(biāo)是逆向指標(biāo)。另外，指標(biāo)體系中各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來自于陜南各城市統(tǒng)計年鑒、陜西統(tǒng)計年鑒等。

表1　城市低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)體系

2評價指標(biāo)的無量綱化處理

評價指標(biāo)體系中的指標(biāo)，應(yīng)該先進(jìn)行無量綱化處理后才能計算綜合評價結(jié)果。指標(biāo)無量綱化常用的方法有標(biāo)準(zhǔn)化法、閥值法、均值化法以及模糊隸屬度函數(shù)法。本研究中的評價指標(biāo)數(shù)量較多，且既有正向指標(biāo)又有逆向指標(biāo)，故采用模糊隸屬度函數(shù)法進(jìn)行無量綱化[7]。

對正向指標(biāo)的隸屬度函數(shù)公式為

對逆向指標(biāo)的隸屬度函數(shù)公式為

上述公式中Xi表示第Bi指標(biāo)的實際數(shù)值,B(Xi)表示第Xi指標(biāo)的隸屬度值,max(Xi)表示第Xi指標(biāo)的最大值,min(Xi)表示第Xi指標(biāo)的最小值。經(jīng)過函數(shù)處理后的指標(biāo)量化值B(Xi)已經(jīng)消除了量綱的影響，可以進(jìn)行指標(biāo)之間的比較。另外指標(biāo)數(shù)據(jù)的無量綱化處理可以在Excel中完成。

3指標(biāo)體系中各子系統(tǒng)和各指標(biāo)權(quán)重的確定

評價指標(biāo)的權(quán)重是指某一評價指標(biāo)在整個指標(biāo)體系中的重要性的大小，權(quán)重對評價指標(biāo)體系的評價結(jié)果影響很大。目前權(quán)重確定的方法主要有客觀賦權(quán)法和主觀賦權(quán)法。在本研究中，綜合考慮主、客觀賦權(quán)法的優(yōu)劣，選取層次分析法(主觀賦權(quán)法)和主成分分析法(客觀賦權(quán)法)對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)：首先用主成分分析法確定各子系統(tǒng)內(nèi)部指標(biāo)的主成分得分，取各主成分的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)綜合，得到各子系統(tǒng)中各指標(biāo)的權(quán)重值[8]；再運用層次分析法確定各子系統(tǒng)(即準(zhǔn)則層)的權(quán)重，進(jìn)而加權(quán)綜合，得出目標(biāo)層的低碳城市綜合發(fā)展度。

3.1用主成分分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重

3.1.1經(jīng)濟系統(tǒng)中各指標(biāo)權(quán)重的確定

對經(jīng)濟系統(tǒng)中經(jīng)過無量綱化處理的各指標(biāo)建立數(shù)據(jù)文件，并在SPSS 13.0中進(jìn)行主成分分析[2]，可得特征根與方差貢獻(xiàn)表、初始因子載荷矩陣如表2所示。

表2　特征根與方差貢獻(xiàn)表和初始因子載荷矩陣

從表2可見，按照特征值大于1作為納入標(biāo)準(zhǔn)，前兩個特征值大于1的主成分，其累計貢獻(xiàn)率已達(dá)到78.346%，提取兩個主成分已能概括出絕大部分信息。將因子載荷矩陣的數(shù)據(jù)輸入SPSS數(shù)據(jù)視圖窗口，易求得第一、二主成分的特征向量，則主成分F1、F2及F的表達(dá)式如下(ZXi為無量綱化后的各指標(biāo)值)：

F1=0.531 8ZX1-0.363 8ZX2-0.093 8ZX3+0.528 0ZX4+0.533 5ZX5+0.111 8ZX6，

F2=-0.001 7ZX1+0.365 4ZX2+0.625 4ZX3+0.142 5ZX4+0.079 5ZX5+0.670 4ZX6，

F=0.560 11F1+0.223 35F2，

則容易求得經(jīng)濟系統(tǒng)中各指標(biāo)的權(quán)重W1為

W1=0.560 11T1+0.223 35 T2=(0.297 5，-0.122 2，0.087 1，0.327 6，0.316 5，0.212 4)，

其中T1、T2分別為從表2的初始因子載荷矩陣中的“成分1”、“成分2”兩個向量計算出來的第一、第二主成分的特征向量。

3.1.2其它各子系統(tǒng)中各指標(biāo)權(quán)重的確定

同理可求得科技系統(tǒng)中各指標(biāo)的權(quán)重W2為

W2=0.532 61T1+0.332 83T2=(-0.182 4，0.437 1，0.412 1，0.009 5)，

社會系統(tǒng)中各指標(biāo)的權(quán)重W3為

W3=(-0.004 3，0.298 2，0.227 4，0.193 4，0.108 6，-0.200 8，-0.205 2)，

環(huán)境系統(tǒng)中各指標(biāo)的權(quán)重W4為

W4=(0.508 1，0.508 1)。

3.2用層次分析法確定準(zhǔn)則層的權(quán)重

根據(jù)表1內(nèi)容在YAAHP 7.5軟件中建立城市低碳經(jīng)濟綜合評價層次結(jié)構(gòu)模型，并設(shè)計相應(yīng)的“計算選項”參數(shù)。請10名專家進(jìn)行判斷分析，綜合專家意見后寫出準(zhǔn)則層的比較判斷矩陣。用YAAHP建立的關(guān)于準(zhǔn)則層的判斷矩陣如表3所示(矩陣的一致性比例為0.044 4，最大特征根為4.118 7)。

表3　準(zhǔn)則層的判斷矩陣及其權(quán)重

4陜南城市低碳經(jīng)濟綜合評價

4.1指標(biāo)體系評價模型的確定

目前國內(nèi)外對低碳城市指標(biāo)體系評價方法較多,常用的評價方法有德爾菲法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法、層次分析法、因子分析法、模糊數(shù)學(xué)分析法等[9-10]。本研究選擇線性加權(quán)和函數(shù)法，這種方法通過線性模型實現(xiàn)各評價指標(biāo)之間的線性補償，有助于評價結(jié)果的合理有效。

4.1.1各子系統(tǒng)評價模型

在主成分分析法確定各綜合評價因子權(quán)重的基礎(chǔ)上，構(gòu)造如下評價模型：

4.1.2綜合水平評價模型

在得到各子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)后，運用層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)確定各子系統(tǒng)的權(quán)重，再進(jìn)行整個系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟綜合指數(shù)的計算。計算模型為：

4.2陜南低碳經(jīng)濟水平的縱向評價

4.2.1各子系統(tǒng)發(fā)展水平的縱向評價

(1)經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展水平的評價

由公式Y(jié)=0.297 5ZX1-0.122 2ZX2+0.087 1ZX3+0.327 6ZX4+0.316 5ZX5+0.212 4ZX6，可以求得2007到2012這6年漢中市、安康市和商洛市3個城市的經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)情況，在SPSS中繪制各年、各市經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展情況的多重折線圖如圖1所示。由圖可見：總體而言，2007—2012年期間3個城市的經(jīng)濟水平呈較快發(fā)展趨勢(除漢中市經(jīng)濟在2008—2009年略有下降之外)；從2009年起，安康市經(jīng)濟水平一直保持第一；漢中市經(jīng)濟水平發(fā)展勁頭十足，大有趕超安康的趨勢；商洛市經(jīng)濟水平增長相對緩慢，屈居第三。

(2)科技系統(tǒng)發(fā)展水平的評價

由公式Y(jié)=-0.182 4ZX7+0.437 1ZX8+0.412 1ZX9+0.009 5ZX10，可以求得2007—2012這6年漢中市、安康市和商洛市3個城市的科技系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)情況如圖2所示。由圖可見：2007—2012年間安康市和漢中市的科技水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于商洛市；從2008年起，安康市和漢中市的科技水平呈逐年下降趨勢，其中安康市的科技水平下降趨勢比漢中市較平緩，但總體而言，安康市科技水平遠(yuǎn)高于漢中市；商洛市的科技水平呈逐年緩慢上升趨勢，但距科技水平排在第二位的漢中市還有一段不小的差距。

圖1　各年、各市經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展情況　　　　　　圖2　各年、各市科技系統(tǒng)發(fā)展情況

(3)社會系統(tǒng)發(fā)展水平的評價

由公式Y(jié)=-0.004 3ZX11+0.298 2ZX12+0.227 4ZX13+0.193 4ZX14+0.108 6ZX15-0.200 8ZX16-0.205 2ZX17，可以求得2007—2012這6年漢中市、安康市和商洛市3個城市的社會系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)情況如圖3所示。由圖可見：2007—2012年間漢中市社會發(fā)展水平雖略有起伏(在2010年開始下降，2011年開始回升)，但總體而言遠(yuǎn)高于其它兩個城市；在這6年間安康市、商洛市的社會發(fā)展水平逐年呈上升趨勢，但總體而言安康市的社會發(fā)展水平一直高于商洛市。

(4)環(huán)境系統(tǒng)發(fā)展水平的評價

由公式Y(jié)=0.508 1ZX18+0.508 1ZX19，可以求得2007—2012這6年漢中市、安康市和商洛市3個城市的環(huán)境系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)情況如圖4所示。由圖可見：2007—2012年間漢中市環(huán)境發(fā)展水平高于其它兩市(除2007年外)，但其總體水平呈逐年緩慢下降趨勢；安康市、商洛市的環(huán)境發(fā)展水平起伏較大，尤其是安康市，但總體而言安康市的環(huán)境發(fā)展水平要高于商洛市(除2011年外)；另外由圖可見商洛市的環(huán)境在未來有大幅下降趨勢，希望能引起有關(guān)部門的足夠重視。

圖3　各年、各市社會系統(tǒng)發(fā)展情況　　　　　　圖4　各年、各市環(huán)境系統(tǒng)發(fā)展情況

4.2.2各城市低碳經(jīng)濟發(fā)展水平的縱向評價

(1)漢中市各年低碳經(jīng)濟各子系統(tǒng)發(fā)展水平的評價

由SPSS繪制漢中市各年低碳經(jīng)濟各子系統(tǒng)的發(fā)展水平可得圖5。由圖可見：近6年間經(jīng)濟水平從2009年來發(fā)展速度最快，形勢喜人；科技水平從2008年起一直在下降，但從2009年起下降水平比較平緩；社會發(fā)展水平從2007年起一直在下降，特別是2011年下降幅度最大，但到2012年發(fā)展水平有大幅度的提高；環(huán)境發(fā)展水平從2007年起增漲迅猛，但從2008年起呈緩慢下降趨勢。

(2)安康市歷年低碳經(jīng)濟各子系統(tǒng)發(fā)展水平的評價

圖5　漢中市各年低碳經(jīng)濟發(fā)展情況　　　　　　圖6　安康市各年低碳經(jīng)濟發(fā)展情況

由SPSS繪制安康市各年低碳經(jīng)濟各子系統(tǒng)的發(fā)展情況可得圖6。由圖可見：近6年間安康市經(jīng)濟水平發(fā)展速度最快，勁頭十足；科技水平從2008年起一直呈緩慢下降趨勢；社會發(fā)展水平在2007—2011年為較迅速發(fā)展階段，但從2011年起開始略有下降；環(huán)境發(fā)展水平在這6年中的起伏波動最大，其發(fā)展水平先是下降，接著上升，從2010年起迅速降低，接著又呈緩慢上升趨勢。另外，由圖中清晰可見安康市社會子系統(tǒng)發(fā)展水平最低，應(yīng)引起有關(guān)部門的特別重視。

(3)商洛市歷年低碳經(jīng)濟各子系統(tǒng)發(fā)展水平的評價

由SPSS繪制商洛市各年低碳經(jīng)濟各子系統(tǒng)的發(fā)展情況可得圖7。由圖可見：近6年間商洛市經(jīng)濟水平發(fā)展速度最快，勁頭十足；科技水平從2007年起呈上升發(fā)展趨勢，但從2010年起又略有下降；社會發(fā)展水平從2007年起一直呈緩慢上升趨勢；環(huán)境發(fā)展水平在2007—2011年增長較為迅速，但從2011年起呈極速下降趨勢。此外由圖可見4個子系統(tǒng)發(fā)展水平按由高到低排序依次為：經(jīng)濟子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)、科技子系統(tǒng)、社會子系統(tǒng)。

4.3陜南城市低碳經(jīng)濟水平的總體評價

按照低碳經(jīng)濟綜合水平評價模型公式容易求得各市各年低碳經(jīng)濟綜合發(fā)展指數(shù)，用SPSS繪制各市各年低碳經(jīng)濟發(fā)展情況可得圖8。

圖7　商洛市各年低碳經(jīng)濟發(fā)展情況　　　　　　圖8　各市各年低碳經(jīng)濟總體發(fā)展情況

由圖8可見，在2007—2012年這6年間3市的低碳經(jīng)濟發(fā)展水平由高到低排序依次為：漢中市、安康市、商洛市，其中安康市低碳經(jīng)濟水平發(fā)展程度距漢中市相差不大(兩條折線比較接近)，但商洛市低碳經(jīng)濟發(fā)展水平距安康市有較大的差距；總體而言，這6年間漢中市、安康市、商洛市的低碳經(jīng)濟發(fā)展水平呈逐年上升趨勢(除漢中市低碳經(jīng)濟水平在2008—2009年間略有下降外)。

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[責(zé)任編輯：謝 平]

Comprehensive evaluation on low-carbon economy

in the southern Shaanxi province based on the multidimensional vision

YANG Gang

(School of Mathematics and Computer Science, Shaanxi University of Technology,

Hanzhong 723000, China)

Abstract:The study has built an evaluation index system of low-carbon economy by doing dimensionless processing of indexes in the system with the method of fuzzy membership function. Then the study uses respectively principal component analysis and AHP to get weights of each index and each subsystem of the index system. By newly-fomulated evaluation model of index system by the linear weighted sum function method, we have assessed city low-carbon economy of each subsystem and each city longitudinally from 2007 to 2012 in the southern Shaanxi province. Finally a comprehensive evaluation of city low-carbon economy over the six years in southern Shaanxi province is made and amultiple broken line graphs is drawn to show the effects. It does an overall comparison of city low-carbon economy, in the southern Shaanxi province, horizontaly (focusing on space scale) and vertically (focusing on time scale).

Key words:low-carbon economy;principal component analysis;analytic hierarchy process;fuzzy membership function;multiple broken line graph

作者簡介：楊剛(1973—)，男，陜西省洋縣人，陜西理工學(xué)院副教授，碩士，主要研究方向為應(yīng)用統(tǒng)計、區(qū)域經(jīng)濟、計算機應(yīng)用。

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(41501159)；陜西理工學(xué)院科研計劃項目(slgky13-45)

收稿日期：2015-07-15

[中圖分類號]O29：F222

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]1673-2944(2015)06-0060-07